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龍圖騰網恭喜天津大學申請的專利一種基于區塊鏈的群組協同學習方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114626547B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210118367.8，技術領域涉及：G06N3/098；該發明授權一種基于區塊鏈的群組協同學習方法是由仇超;任曉旭;陳哲遠;王曉飛;曹一凡;王梓蔚設計研發完成，并于2022-02-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于區塊鏈的群組協同學習方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于區塊鏈的群組協同學習方法，包括：S1，基于區塊鏈構建協同學習模型，劃分訓練集和測試集；S2，預設智能合約模塊，設置初始模型參數、全局聚合輪數和初始迭代次數，劃分局部訓練組；S3，選取局部訓練組中信用最高的節點為領導節點，其它為訓練節點，所有領導節點組成全局聚合組；S4，訓練節點本地訓練得到本地訓練模型，領導節點利用聯邦學習聚合得到本地模型；S5，全局聚合組聚合本地模型得到全局模型；S6，領導節點驗證本地模型，根據驗證準確率和歷史信用更新邊緣節點的信用；S7，更新初始模型參數，判斷i＜I，如果是執行i＝i+1返回S3。本發明不僅有效降低了無線通信延遲，還增強了協同學習效率。

本發明授權一種基于區塊鏈的群組協同學習方法在權利要求書中公布了：1.一種基于區塊鏈的群組協同學習方法，其特征在于，包括如下步驟：S1，基于區塊鏈技術構建工業邊緣所對應的協同學習模型，將工業邊緣中的所有邊緣節點劃分為訓練集和測試集；S2，在區塊鏈中預設智能合約模塊，設置初始模型參數、全局聚合輪數I和初始迭代次數i＝1，采用分區聚類方法對訓練集中的邊緣節點進行局部訓練組劃分；S3，選取每個局部訓練組中信用最高的邊緣節點作為領導節點，其它邊緣節點均為訓練節點，并由所有局部訓練組的領導節點組成全局聚合組；S4，每個訓練節點利用神經網絡和初始模型參數進行本地訓練得到本地訓練模型，領導節點利用聯邦學習方法對接收到的本地訓練模型進行聚合得到本地模型；S5，智能合約模塊觸發全局聚合，全局聚合組對接收到的本地模型進行聚合得到全局模型；S6，每個局部訓練組的領導節點利用測試集驗證本地模型，根據驗證準確率和歷史信用更新所有邊緣節點的信用；S7，根據全局模型更新初始模型參數，判斷iI，如果是執行i＝i+1并返回步驟S3，否則結束；在步驟S2中，所述采用分區聚類方法對訓練集中的邊緣節點進行局部訓練組劃分包括如下步驟：①任務發布者發布協同學習任務，希望加入協同學習任務的邊緣節點發送帶有身份標識和貢獻度的請求給任務發布者；②任務發布者對接收到的請求進行驗證，并根據邊緣節點的貢獻度選取邊緣節點加入協同學習任務；③采用分區聚類方法對加入協同學習任務的邊緣節點進行局部訓練組劃分。

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